今天跟大家聊一个有趣的话题,在Java中两个Integer对象做比较时,会产生意想不到的结果。
例如:
Integer?a?=?100;
Integer?b?=?100;
System.out.println(a==b);
其运行结果是:true。
而如果改成下面这样:
Integer?a?=?1000;
Integer?b?=?1000;
System.out.println(a==b);
其运行结果是:false。
看到这里,懵了没有?
为什么会产生这样的结果呢?
上面例子中的a和b,是两个Integer对象。
而非Java中的8种基本类型。
8种基本类型包括:
byte
short
int
long
float
double
boolean
char
Integer其实是int的包装类型。
在Java中,除了上面的这8种类型,其他的类型都是对象,保存的是引用,而非数据本身。
Integer?a?=?1000;
Integer?b?=?1000;
可能有些人认为是下面的简写:
Integer?a?=?new?Integer(1000);
Integer?b?=?new?Integer(1000);
这个想法表面上看起来是对的,但实际上有问题。
在JVM中的内存分布情况是下面这样的:
在栈中创建了两个局部变量a和b,同时在堆上new了两块内存区域,他们存放的值都是1000。
变量a的引用
指向第一个1000的地址。
而变量b的引用
指向第二个1000的地址。
很显然变量a和b的引用不相等。
既然两个Integer对象用==号,比较的是引用是否相等,但下面的这个例子为什么又会返回true呢?
Integer?a?=?100;
Integer?b?=?100;
System.out.println(a==b);
不应该也返回false吗?
对象a和b的引用不一样。
Integer?a?=?1000;
Integer?b?=?1000;
其实正确的简写是下面这样的:
Integer?a?=?Integer.valueOf(1000);
Integer?b?=?Integer.valueOf(1000);
在定义对象a和b时,Java自动调用了Integer.valueOf
将数字封装成对象。
而如果数字在low和high之间的话,是直接从IntegerCache
缓存中获取的数据。
Integer类的内部,将-128~127之间的数字缓存起来了。
也就是说,如果数字在-128~127,是直接从缓存
中获取的Integer对象。如果数字超过了这个范围,则是new
出来的新对象。
文章示例中的1000,超出了-128~127的范围,所以对象a和b的引用指向了两个不同的地址。
而示例中的100,在-128~127的范围内,对象a和b的引用指向了同一个地址。
所以会产生文章开头的运行结果。
为什么Integer类会加这个缓存呢?
答:-128~127是使用最频繁的数字,如果不做缓存,会在内存中产生大量指向相同数据的对象,有点浪费内存空间。
Integer?a?=?1000;
Integer?b?=?1000;
如果想要上面的对象a和b相等,我们该怎么判断呢?
当用户打开指定页面时,在缓存中每次都设置成count = count+1即可。
用户第一次访问页面时,redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面,都让count加1,最后重新设置到redis中。
这样在需要展示数量的地方,从redis中查出count值返回即可。
该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据,性能将会得到极大的提升。
不过在高并发的情况下,可能会存在缓存和数据库的数据不一致的问题。
但对于统计浏览总次数或者浏览总人数这种业务场景,对数据的准确性要求并不高,容忍数据不一致的情况存在。
对于有些业务场景,新增数据很少,大部分是统计数量操作,而且查询条件很多。这时候使用传统的count(*)实时统计数据,性能肯定不会好。
假如在页面中可以通过id、name、状态、时间、来源等,一个或多个条件,统计品牌数量。
这种情况下用户的组合条件比较多,增加联合索引也没用,用户可以选择其中一个或者多个查询条件,有时候联合索引也会失效,只能尽量满足用户使用频率最高的条件增加索引。
也就是有些组合条件可以走索引,有些组合条件没法走索引,这些没法走索引的场景,该如何优化呢?
答:使用二级缓存
。
二级缓存其实就是内存缓存。
我们可以使用caffine
或者guava
实现二级缓存的功能。
目前SpringBoot
已经集成了caffine,使用起来非常方便。
只需在需要增加二级缓存的查询方法中,使用@Cacheable
注解即可。
?@Cacheable(value?=?"brand",?,?keyGenerator?=?"cacheKeyGenerator")
???public?BrandModel?getBrand(Condition?condition)?{
???????return?getBrandByCondition(condition);
???}
然后自定义cacheKeyGenerator,用于指定缓存的key。
public?class?CacheKeyGenerator?implements?KeyGenerator?{
????@Override
????public?Object?generate(Object?target,?Method?method,?Object...?params)?{
????????return?target.getClass().getSimpleName()?+?UNDERLINE
????????????????+?method.getName()?+?","
????????????????+?StringUtils.arrayToDelimitedString(params,?",");
????}
}
这个key是由各个条件组合而成。
这样通过某个条件组合查询出品牌的数据之后,会把结果缓存到内存中,设置过期时间为5分钟。
后面用户在5分钟内,使用相同的条件,重新查询数据时,可以直接从二级缓存中查出数据,直接返回了。
这样能够极大的提示count(*)的查询效率。
但是如果使用二级缓存,可能存在不同的服务器上,数据不一样的情况。我们需要根据实际业务场景来选择,没法适用于所有业务场景。
不知道你有没有做过这样的需求:统计有效订单有多少,无效订单有多少。
这种情况一般需要写两条sql,统计有效订单的sql如下:
select?count(*)?from?order?where?status=1;
统计无效订单的sql如下:
select?count(*)?from?order?where?status=0;
但如果在一个接口中,同步执行这两条sql效率会非常低。
这时候,可以改成成一条sql:
select?count(*),status?from?order
group?by?status;
使用group by
关键字分组统计相同status的数量,只会产生两条记录,一条记录是有效订单数量,另外一条记录是无效订单数量。
但有个问题:status字段只有1和0两个值,重复度很高,区分度非常低,不能走索引,会全表扫描,效率也不高。
还有其他的解决方案不?
答:使用多线程处理。
我们可以使用CompleteFuture
使用两个线程
异步调用统计有效订单的sql和统计无效订单的sql,最后汇总数据,这样能够提升查询接口的性能。
最近我建了新的技术交流群,打算将它打造成高质量的活跃群,欢迎小伙伴们加入。
我以往的技术群里技术氛围非常不错,大佬很多。
加微信:su_san_java,备注:加群,即可加入该群。
在Java中,如果使用==
号比较两个对象是否相等,比如:a==b,其实比较的是两个对象的引用是否相等。
很显然变量a和b的引用,指向的是两个不同的地址,引用肯定是不相等的。
因此下面的执行结果是:false。
Integer?a?=??Integer.valueOf(1000);
Integer?b?=?Integer.valueOf(1000);
System.out.println(a==b);
由于1000在Integer缓存的范围之外,因此上面的代码最终会变成这样:
Integer?a?=??new?Integer(1000);
Integer?b?=?new?Integer(1000);
System.out.println(a==b);
如果想要a和b比较时返回true,该怎么办呢?
答:调用equals
方法。
当用户打开指定页面时,在缓存中每次都设置成count = count+1即可。
用户第一次访问页面时,redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面,都让count加1,最后重新设置到redis中。
这样在需要展示数量的地方,从redis中查出count值返回即可。
该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据,性能将会得到极大的提升。
不过在高并发的情况下,可能会存在缓存和数据库的数据不一致的问题。
但对于统计浏览总次数或者浏览总人数这种业务场景,对数据的准确性要求并不高,容忍数据不一致的情况存在。
对于有些业务场景,新增数据很少,大部分是统计数量操作,而且查询条件很多。这时候使用传统的count(*)实时统计数据,性能肯定不会好。
假如在页面中可以通过id、name、状态、时间、来源等,一个或多个条件,统计品牌数量。
这种情况下用户的组合条件比较多,增加联合索引也没用,用户可以选择其中一个或者多个查询条件,有时候联合索引也会失效,只能尽量满足用户使用频率最高的条件增加索引。
也就是有些组合条件可以走索引,有些组合条件没法走索引,这些没法走索引的场景,该如何优化呢?
答:使用二级缓存
。
二级缓存其实就是内存缓存。
我们可以使用caffine
或者guava
实现二级缓存的功能。
目前SpringBoot
已经集成了caffine,使用起来非常方便。
只需在需要增加二级缓存的查询方法中,使用@Cacheable
注解即可。
?@Cacheable(value?=?"brand",?,?keyGenerator?=?"cacheKeyGenerator")
???public?BrandModel?getBrand(Condition?condition)?{
???????return?getBrandByCondition(condition);
???}
然后自定义cacheKeyGenerator,用于指定缓存的key。
public?class?CacheKeyGenerator?implements?KeyGenerator?{
????@Override
????public?Object?generate(Object?target,?Method?method,?Object...?params)?{
????????return?target.getClass().getSimpleName()?+?UNDERLINE
????????????????+?method.getName()?+?","
????????????????+?StringUtils.arrayToDelimitedString(params,?",");
????}
}
这个key是由各个条件组合而成。
这样通过某个条件组合查询出品牌的数据之后,会把结果缓存到内存中,设置过期时间为5分钟。
后面用户在5分钟内,使用相同的条件,重新查询数据时,可以直接从二级缓存中查出数据,直接返回了。
这样能够极大的提示count(*)的查询效率。
但是如果使用二级缓存,可能存在不同的服务器上,数据不一样的情况。我们需要根据实际业务场景来选择,没法适用于所有业务场景。
不知道你有没有做过这样的需求:统计有效订单有多少,无效订单有多少。
这种情况一般需要写两条sql,统计有效订单的sql如下:
select?count(*)?from?order?where?status=1;
统计无效订单的sql如下:
select?count(*)?from?order?where?status=0;
但如果在一个接口中,同步执行这两条sql效率会非常低。
这时候,可以改成成一条sql:
select?count(*),status?from?order
group?by?status;
使用group by
关键字分组统计相同status的数量,只会产生两条记录,一条记录是有效订单数量,另外一条记录是无效订单数量。
但有个问题:status字段只有1和0两个值,重复度很高,区分度非常低,不能走索引,会全表扫描,效率也不高。
还有其他的解决方案不?
答:使用多线程处理。
我们可以使用CompleteFuture
使用两个线程
异步调用统计有效订单的sql和统计无效订单的sql,最后汇总数据,这样能够提升查询接口的性能。
最近我建了新的技术交流群,打算将它打造成高质量的活跃群,欢迎小伙伴们加入。
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代码改成这样的:
Integer?a?=?Integer.valueOf(1000);
Integer?b?=?Integer.valueOf(1000);
System.out.println(a.equals(b));
执行结果是:true。
其实equals方法是Object类的方法,所有对象都有这个方法。
它的底层也是用的==号判断两个Object类型的对象是否相等。
不过Integer类对该方法进行了重写:
它的底层会先调用Integer类的intValue方法获取int类型的数据,然后再通过==号进行比较。
此时,比较的不是两个对象的引用是否相等,而且比较的具体的数据是否相等。
我们使用equals方法,可以判断两个Integer对象的值是否相等,而不是判断引用是否相等。
Integer类中有缓存,范围是:-128~127
。
Integer?a?=?1000;
其实默认调用了Integer.valueOf
方法,将数字转换成Integer类型:
Integer?a?=?Integer.valueOf(1000);
如果数字在-128~127之间,则直接从缓存中获取Integer对象。
如果数字在-128~127之外,则该方法会new一个新的Integer对象。
我们在判断两个对象是否相等时,一定要多注意:
判断两个对象的引用是否相等,用==号判断。
判断两个对象的值是否相等,调用equals方法判断。
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